NVIDIA, OpenReasoning-Nemotron adıyla duyurduğu yeni bir yapay zeka modeli ailesiyle, çıkarımsal analiz ve model geliştirme süreçlerinde yerel donanım olanaklarını yeniden tanımlıyor. NVIDIA OpenReasoning-Nemotron ailesi; 1.5 milyar, 7 milyar, 14 milyar ve 32 milyar parametreli dört ayrı modelden oluşuyor. Tüm bu modellerin temelinde ise, 671 milyar parametreli devasa DeepSeek R1 0528 modeli yatıyor. Yani, NVIDIA bu üstün yetenekli “öğretmeni”, çok daha kompakt ve pratik “öğrencilere” dönüştürerek erişilebilir hale getiriyor.
Şirket, modellerin mimarisini oluştururken, Qwen-2.5 modelini temel aldı. Böylece DeepSeek R1’in potansiyelini, çeşitli donanım seviyelerinde kullanılabilen dört farklı modele aktarmış oldu. NVIDIA, yeni modellerin gelişmiş çıkarım ve kod çözme performansı için herhangi bir karmaşık hileye başvurmadı; başarının asıl kaynağının büyük veri olduğunu vurguladı.
Model eğitiminde önemli bir rol oynayan NeMo Skills pipeline, 5 milyonluk matematik, kodlama ve bilim odaklı veri üretti. NVIDIA, bu verileri kullanarak her bir modeli yalnızca gözetimli öğrenme ile hassas biçimde ayarladı. Bu yaklaşım, modele şeffaflık, tutarlılık ve topluluğa açık, temiz bir başlangıç noktası sunuyor.
Performans detayları da dikkat çekici: 32 milyar parametreli model, AIME24 testinden 89.2 puan ve HMMT Şubat yarışmasından 73.8 puan aldı. En küçük model olan 1.5B bile sırasıyla 55.5 ve 31.5 puan ile hatırı sayılır bir başarı gösterdi. Bu rakamlar, matematik ve kodlama odaklı görevlerde model ailesinin güçlü bir alternatif olabileceğini gösteriyor.
NVIDIA’nın açıklamasında, OpenReasoning-Nemotron modellerinin temel araştırma için güçlü bir araç seti olarak konumlandırıldığı vurgulanıyor. Tüm kontrol noktalarının Hugging Face platformunda ücretsiz olarak erişime açılacak olması, topluluğun farklı görevler için model üzerinde kişiselleştirme ve yeni çıkarım teknikleri deneme özgürlüğünü artırıyor. Ayrıca, sadece gözetimli öğrenme ile eğitildikleri için, topluluğun pek çok geliştirme ve RL (pekiştirmeli öğrenme) deneyine sıfırdan başlamak için temiz bir temel bulması mümkün olacak.
İlgi çekici bir diğer özellik ise GenSelect modu. Bu mod, her soru için birden fazla cevabın oluşturulmasına ve en iyisinin seçilmesine olanak tanıyor. Bu çoklu deneme yaklaşımıyla, 32B modelin performansı, pek çok matematik ve kodlama testinde OpenAI’ın o3-high modeliyle yarışacak hatta bazı durumlarda geçebilecek seviyeye ulaşıyor.
Modellerin yerel ortamda, yani güçlü bir oyuncu GPU’su olan kişiler tarafından tamamen kişisel bilgisayarda kullanılabilecek şekilde optimize edilmesi ise öne çıkan avantajlardan biri. Bu, bulut tabanlı yüksek ücretli servislerin zorunluluğunu ortadan kaldırıyor ve üst düzey yapay zeka analiz araçlarını herkes için erişilebilir kılıyor.
Görsel olarak sunulan ilk tanıtım materyalinde, koyu zemin üzerinde yer alan modern ve yalın bir yapay zeka devre arayüzü öne çıkıyor. NVIDIA’nın yeşil renk paletiyle vurgulanan bu görsel; katmanlı, şeffaf devre hatları ve merkezde dönmekte olan bir veri akış halkasını içeriyor. Arka planda ise hem matematiksel formüller hem de kod satırları bulanık olarak seçilebiliyor. Bu detay, modelin bilimsel/test tabanlı görevlerde öne çıkan niteliğine dikkat çekiyor.
NVIDIA OpenReasoning-Nemotron ile sunulan erişim kolaylığı, şeffaf veriyle beslenen model altyapısı ve açık kaynak ekosistemi desteğiyle, üniversitelerden ev ortamındaki geliştiricilere kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hitap edecek yeni bir dönemin habercisi.
